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Zusammenarbeit informiert coronavirus Politik durch die Analyse von Daten im Zusammenhang mit der Pandemie

Zusammenarbeit informiert coronavirus Politik durch die Analyse von Daten im Zusammenhang mit der Pandemie

Die COVID-19-Pandemie weiterhin eine Herausforderung, wie Gesellschaften und Institutionen-Funktion auf der makro-und Mikro-Waagen. In den Vereinigten Staaten, ist der Roman coronavirus hat alles betroffen-von der Wirtschaft bis zu den Wahlen—und hat aufgeworfenen schwierigen Fragen MIT, die Kapazität zur Wiedereröffnung im Herbst.

Zu helfen, die Politik MIT, und darüber hinaus fundierte Entscheidungen zu treffen, die Institut für Daten, Systeme und Gesellschaft (IDS) gebildet, die eine ehrenamtliche Arbeitsgruppe, Isolat, bietet die Analyse der Pandemie-bezogene Daten.

„Diese Pandemie eingeschaltet werden, die breitere IDSS Gemeinschaft zu bringen entscheidende Kompetenzen zu tragen“, sagt IDS Geschäftsführer Munther Dahleh, professor of electrical engineering und computer science (EECS). „Wahrscheinlichkeit und Statistik-tools für die Messung von Unsicherheit, und wir haben know-how in IDSS in die Nutzung wissenschaftlicher Informationen an die Auswirkungen der Politik.“

Die IDSS COVID-19 Zusammenarbeit (Isolat) besteht, der MIT Fakultät, Studierenden und Forschern aus verschiedenen Abteilungen sowie Partnern aus der ganzen Welt. Isolat Mitglieder sind Statistiker, Epidemiologen, Daten-Modellierer, und Politik-Forscher.

„Es gibt starke IDSS Vertretung in-Isolat, von der Technologie und Policy Program (TPP) und die Statistik-und Data-Science-Center (SDSC) an der Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS)“, sagt Dahleh. „Dieser Aufwand wird getrieben durch unsere Gemeinschaft das Gefühl der sozialen Verantwortung, sowohl innerhalb als IDSS und über MIT. Und es ist uns gegeben, einen Weg zu verbinden und zu bauen Gemeinschaft in einer Zeit, wenn wir weit auseinander.“

Echtzeit, Daten lauten

Zwar gibt es eine Menge der verfügbaren Daten im Zusammenhang zu COVID-19, gibt es auch viele Fragen darüber, wie vollständig oder nützlich, dass die Daten wirklich sind. Die Isolat-Gruppe ist vorsichtig zu identifizieren, die Grenzen des bestehenden COVID-19 Daten tun können. „Die Daten sind immer nützlich, auch wenn es lärmig ist,“ argumentiert Dahleh.

Alle die gleichen, ohne eine Breite, randomisierte Tests, ist es schwierig für jedermann zu wissen, das volle Ausmaß der Corona-Virus zu verbreiten. „Wir müssen bessere Fragen stellen, die die Daten beantworten können“, fügt Anette „Peko“ Hosoi, ein affiliate-IDS, der sowohl professor für Maschinenbau und associate dean of engineering.

Das Isolat Gruppe bildeten teams um drei primäre Bedürfnisse, die jeweils in Absprache mit den Interessengruppen und MIT der breiteren Gemeinschaft. Das Vorhersage-team nutzt die Daten auf der Zeit-abhängigen Variablen zu prognostizieren Infektion Wachstumsraten und, wenn die Häufigkeit von neuen Fällen sollte die Spitze. Die Interventions-team ist bemüht, Sie zu verstehen und zu quantifizieren, die Ergebnisse der verschiedenen Richtlinien und Modell „was-wäre-wenn“ – Szenarien, um wirksame Empfehlungen. Die Daten-Infrastruktur-team sammelt, organisiert und teilt relevante Daten—früh Bauten Sie eine „Daten-See“ zur Konsolidierung wichtige Datensätze, die ständig aktualisiert mit Python-scripts.

Isolat trifft sich jeden Wochentag via Telekonferenz zu diskutieren und in der Berufsbildung Projekte und Ergebnisse, die veröffentlicht werden zweimal in der Woche, um das Isolat Webseite. Diese Art der interdisziplinären Zusammenarbeit ist typisch für IDSS Forschung, sondern die Echtzeit-Verbreitung von Ergebnissen ist eine Abkehr von der wissenschaftlichen Methodik.

„Das ist eine andere Art, das problem anzugehen“, sagt Hosoi. „Jeder wirft Ihren Beitrag in den ring. Wir brauchen Antworten heute.“

Alle die gleichen, die Gruppe ist sich bewusst, dass die Notwendigkeit für Dringlichkeit nicht zu beseitigen, die Notwendigkeit für die Richtigkeit. „Quantifizierung der Unsicherheit in unsere Ergebnisse ist der Schlüssel, um umsetzbare Ergebnisse“, ergänzt Hosoi. „Wir freuen uns auf die Gewinnung der größeren wissenschaftlichen Gemeinschaft zu machen, diese Ergebnisse genauer werden.“

IDS hat auch die Politik mobilisiert know-how zu unterstützen-Isolat Forscher, wie Sie arbeiten, um Ihre Ergebnisse nützlich, um MIT Führern und lokalen Regierungen. „Wir können helfen, Forscher denken, dass mehr kritisch über die Art und Weise, in der Ihre Forschungsergebnisse werden relevant für die Entscheidungsfindung, Wann und mit wem zu engagieren, und welche Fragen zu stellen“, sagt Noelle Selin, ein professor mit IDS und dem Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences, wer ist Geschäftsführer von TPP.

Unter Ihrer Forschungs-und Politischen Engagement Initiative, TPP hat begonnen hosting Diskussionen mit IDSS und DECKEL Fakultät, die sich mit lokalen Gemeinschaften, um Ihnen zu helfen verfeinern Sie die Arten von Fragen, die Sie beantworten können, für die Entscheidungsträger.

Politische Auswertung und was-wäre-wenn-Szenarien

Die verfügbaren Daten über die COVID-19 Infektionsraten und Todesfälle zeigen können, wie schnell diese Sätze ändern sich, und es kann zeigen, welche Interventionen mehr oder weniger effektiv. Dies bedeutet Isolat können die Forscher Messen dabei nicht nur die Wirksamkeit der derzeitigen Politik, aber Prognose der potentiellen Auswirkungen der neuen Richtlinien oder Richtlinienänderungen.

Zu diesem Zweck Isolat Forscher haben entwickelt und angewendet, eine Methode zur Vorhersage der politischen Wirkung, die Sie als „Synthetische Interventionen.“ Die Leitung dieses Projekts ist Devavrat Shah, ein Elektrotechnik-professor und Mitglied der DECKEL, der leitet das SDSC innerhalb IDSS.

„Ein klares Verständnis des trade-offs zwischen Interventionen ist von entscheidender Bedeutung bei der Diagrammerstellung einen Weg auf, wie die öffnung der verschiedenen Sektoren der Gesellschaft“, sagt Shah. „Eine zentrale Herausforderung ist, dass die Politik nicht den Luxus, der eigentlich den Erlass einer Vielzahl von Interventionen und sehen, welches ist das optimale Ergebnis.“

Auf der Grundlage einer statistischen Methode namens synthetischen Kontrolle die Synthetische Interventionen Methode ist eine datengetriebene Methode zur Durchführung von was-wäre-wenn Szenario-Planung. Die Methode nutzt Informationen von Interventionen, die bereits erlassen worden ist in der ganzen Welt, und fügt diese Informationen zu einem policymaker-Einstellungen von Interesse.

Zum Beispiel, um eine Schätzung der Auswirkungen der Mobilität-Beschränkung der Eingriffe auf die Vereinigten Staaten, Shah und sein team täglich genutzt Tod Daten aus Ländern mit extremer Mobilität Einschränkungen zum erstellen einer „synthetischen low-Mobilität in den USA“ und Projekt „kontrafaktischen Flugbahn“—was hätte geschehen können—wenn die USA beworben hatte ähnliche Eingriffe.

„Die gute Nachricht“, sagt Shah, „ist, dass, so weit unsere Modelle deuten darauf hin, dass moderate, genaue Einschränkungen in der Mobilität, insbesondere im Einzelhandel und verladepunkten konnte spielen eine wichtige Rolle in der Abflachung der Kurve.“

Sind die Kurven abflachen?

Ein weiterer Einsatz von COVID-19-Daten-Modell das Wachstum und die Ausbreitung der Krankheit und Vorhersagen, wenn die Kurven abgeflacht—wenn Fälle des coronavirus wird langsam dem exponentiellen Wachstum.

Auf den ersten, Vorhersage-team Forscher untersuchten die Verbreitung der Krankheit in den US-Staaten. Aber die Verfügbarkeit von Fall zu zählen Daten auf county-Ebene in den Vereinigten Staaten erlaubt Isolat Forscher-Modell Wachstum exakter durch den Einbau einer exponential einer quadratischen Funktion, die kumulative Anzahl der Fälle, die in jedem county.

„Diese Analyse gibt uns einen Einblick, wie die epidemische Verbreitung variiert innerhalb eines Staates“, sagt Hamsa Balakrishnan, ein affiliate-IDS, der sowohl ein professor und stellvertretender Abteilungsleiter für Luft-und Raumfahrt. „Ein Staat oder die nation als ganzes kann nicht homogen sein, wie sich die Epidemie ausbreitet.“

Nord-und Süd-Kalifornien, zum Beispiel, zwei verschiedene Bilder zu verbreiten, wenn schaute county-by-county, was darauf hindeutet, dass Regierungsbeamte sollten nicht unbedingt für one-size-fits-all-Politik Lösungen durch den Staat. Ähnliche Unterschiede zeigen sich in Massachusetts als auch; Suffolk, Middlesex, und Grafschaften Norfolk zeigen alle eine längere Zeit ein plateau zu erreichen als andere Landkreise in den Staat.

Fügt Balakrishnan: „Berücksichtigung des Einflusses von Faktoren wie der Bevölkerungsdichte, Demographie, benachbarte Landkreise, Geographie und Mobilität bieten Einblicke in die Verbreitung von COVID-19.“

Auswirkungen auf die Politik

Mit täglichen Besprechungen, zwei neue Beiträge pro Woche, entwickeln sich Gruppen und subteams, und neu eintretende Mitglieder jede Woche-Isolat ist eine dynamische und eindeutig MIT Ansatz der Corona-Virus-Krise. Aber die Gruppe bleibt, orientiert sich an seinen Zweck: Information von Entscheidungsträgern mit Daten-gesteuerte Empfehlungen.

Als Isolat Forscher verschiedene Ansätze, um Antworten auf Fragen, die auf größeren Skalen, die Gruppe untersucht auch die Fragen nach Wiedereröffnung der MIT-campus und der Austausch von Informationen mit anderen MIT, darunter das Team 2020 Planungsgruppe und die Wir Lösen Für Herbst-Projekt. Das Isolat der Gruppe angewendet hat-control-Theorie auf das problem, Blick auf die Schule als ein dynamisches Netzwerk.

„Letztlich, die Zutaten zu kontrollieren, werden Tests, Distanzierung und Isolierung“, sagt Dahleh. „Testen ist riesig. Wenn wir nicht ein Heilmittel oder einen Impfstoff, Prüfung und Quarantäne ist die einzige Art, wie wir kontrollieren können, die Ausbreitung der Infektion.“